解密“AI同声传译”泡沫，人工智能有望回归理性
如今AI技术发展如火如荼，各种科技创业公司也纷纷崭露头角，独角兽企业也不在少数，人工智能产业呈现一片欣欣向荣景象，然而就在9月20日，一篇名为《科大讯飞，你的AI同传操(qi)作(zha)能更风骚一点吗》的文章在知乎上发表刺破了这一繁荣假象。
发表这篇文章的是一个知乎名为“Bell Wang”的同声传译人员，她表示在创新与新兴产业国际会议上，科大讯飞未和自己沟通，就将本人翻译内容直接显示为AI智能翻译，而且未在整场活动中提及人工参与，完全无视翻译人员工作，涉及造假行为。
面对同声传译人员以及社会各界讨伐，科大讯飞则表示从未说过完全的机器翻译，AI同传目前尚未成熟，同传翻译还需要人工的配合，人机耦合的模式会是将来AI同传的一大发展方向，现在科大讯飞表示已向同传人员说明原委并已和解。
这一乌龙虽然已经过去，但是对于AI同传的讨论却从未停止。同样今年4月，在博鳌亚洲论坛上AI同传亦是一大亮点，就当所有人都翘首以盼，以期目睹AI同传的神奇魅力时，这个所谓的AI同传却出了纰漏。现场翻译时，不仅翻译不准确甚至出现了乱码。
种种现象表明，AI同传目前来说尚未成熟，所以担心AI同传会抢掉自己饭碗的翻译人员大可放心，在未来很长一段时间里AI同传都需要人工介入，才能更加精准。
AI进入翻译行业早已不是什么新鲜事，这是现在人工智能应用最火热的领域之一，各种软硬件设备也都得到了应用，比如我们手机里的翻译系统以及市面上各种机器翻译机，那么为何AI同传却迟迟无法精确的进行机器传输呢？
这是因为同传并不仅仅是翻译，同声传译需要面临的困难会大很多。第一，不同国家地区讲演者，口音也会有很大区别。例如一个韩国人在说英文时会带有强烈的本土特色，这方面机器语意理解和提炼远不如同声传译人员；第二，在语言连贯性上，不同人会有不同的表达习惯，面对具有地方特色或者小众化以及刚刚出现的新词汇时，机器因为数据缺乏，很难针对性的提炼出说话者想要表达的意思。第三，口语具有随意性和片段性，将讲话者内容进行精炼总结并用正确规范的语法表现出来，也是当前机器所缺乏的能力。
不得不说语言复杂，仅仅依靠机器智能当前还很难达到我们的需求，因此人工参与必不可少。前不久英语系一学生致信校长，要求校长取消英语专业让我们开始考虑翻译人员的出路问题，现在种种迹象表明，机器智能始终不能代替人工，人工具有的灵活性机器始终难以企及。
那么我们该如何对智能机器进行完善，让机器越来越智能化？现在随着研究不断深入，机器学习，深度学习更加完善，计算力、算法、数据处理能力都具备，只是缺乏数据的支撑和学习。
当前智能机器收集的数据大都是世界各国图书馆的书籍，针对口语交流数据收录较少，尤其是一些刚出现的网络用语，或是小众化习惯用语收录较少，因此在日常交流中，同声传译还很难做到非常精准。
数据不可能一天就收集完成，这是一项大工程，需要日积月累不断收集分析和应用。当前企业不论是科大讯飞，还是其他独角兽企业，在AI同声传译上还有很长一段路要走。
汇天科技是由一批专业设计十余载的资深工程师组成的PCB设计抄板团队,对人工智能等高科技产品进行深入研究，可以提供专业PCB设计、电路板设计、单片机开发设计等电子产品开发设计服务以及PCB改板、芯片解密、IC解密、BOM单制作、原理图设计、样机调试、PCB打样、PCB生产等电子产品技术服务.
发表这篇文章的是一个知乎名为“Bell Wang”的同声传译人员，她表示在创新与新兴产业国际会议上，科大讯飞未和自己沟通，就将本人翻译内容直接显示为AI智能翻译，而且未在整场活动中提及人工参与，完全无视翻译人员工作，涉及造假行为。
面对同声传译人员以及社会各界讨伐，科大讯飞则表示从未说过完全的机器翻译，AI同传目前尚未成熟，同传翻译还需要人工的配合，人机耦合的模式会是将来AI同传的一大发展方向，现在科大讯飞表示已向同传人员说明原委并已和解。
这一乌龙虽然已经过去，但是对于AI同传的讨论却从未停止。同样今年4月，在博鳌亚洲论坛上AI同传亦是一大亮点，就当所有人都翘首以盼，以期目睹AI同传的神奇魅力时，这个所谓的AI同传却出了纰漏。现场翻译时，不仅翻译不准确甚至出现了乱码。
种种现象表明，AI同传目前来说尚未成熟，所以担心AI同传会抢掉自己饭碗的翻译人员大可放心，在未来很长一段时间里AI同传都需要人工介入，才能更加精准。
AI进入翻译行业早已不是什么新鲜事，这是现在人工智能应用最火热的领域之一，各种软硬件设备也都得到了应用，比如我们手机里的翻译系统以及市面上各种机器翻译机，那么为何AI同传却迟迟无法精确的进行机器传输呢？
这是因为同传并不仅仅是翻译，同声传译需要面临的困难会大很多。第一，不同国家地区讲演者，口音也会有很大区别。例如一个韩国人在说英文时会带有强烈的本土特色，这方面机器语意理解和提炼远不如同声传译人员；第二，在语言连贯性上，不同人会有不同的表达习惯，面对具有地方特色或者小众化以及刚刚出现的新词汇时，机器因为数据缺乏，很难针对性的提炼出说话者想要表达的意思。第三，口语具有随意性和片段性，将讲话者内容进行精炼总结并用正确规范的语法表现出来，也是当前机器所缺乏的能力。
不得不说语言复杂，仅仅依靠机器智能当前还很难达到我们的需求，因此人工参与必不可少。前不久英语系一学生致信校长，要求校长取消英语专业让我们开始考虑翻译人员的出路问题，现在种种迹象表明，机器智能始终不能代替人工，人工具有的灵活性机器始终难以企及。
那么我们该如何对智能机器进行完善，让机器越来越智能化？现在随着研究不断深入，机器学习，深度学习更加完善，计算力、算法、数据处理能力都具备，只是缺乏数据的支撑和学习。
当前智能机器收集的数据大都是世界各国图书馆的书籍，针对口语交流数据收录较少，尤其是一些刚出现的网络用语，或是小众化习惯用语收录较少，因此在日常交流中，同声传译还很难做到非常精准。
数据不可能一天就收集完成，这是一项大工程，需要日积月累不断收集分析和应用。当前企业不论是科大讯飞，还是其他独角兽企业，在AI同声传译上还有很长一段路要走。
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